Инженерное дело

Информатика

Компьютерные системы

Медицина

Космическая техника

Математика

Военное дело

Геология

Метрология

Промышленность

Сельское хозяйтсво

Управление процессами

Физика

Химия

Электроника

юриспруденция

2.6.11. Структура систем принятия решения (экспертных систем)

В настоящее время широкое распространение получили системы искусственного интеллекта, имитирующие на компьютере мышление человека при решении различных задач. Чтобы воспроизвести на компьютере процесс принятия решения человеком, нужно предварительно отобрать все факты, характеризующие исследуемую человеком область, и сформулировать правила решения в зависимости от совокупности фактов в момент принятия решения. Система искусственного интеллекта, созданная для решения задачи в конкретной области, называется экспертной системой, или системой принятия решения.

Существуют системы принятия решения в таких предметных областях, как медицина (для диагностики заболеваний), бизнес (для оценки целесообразности строительства предприятий, приобретения товаров и т.д.), обучение (для проверки знаний обучаемых) и многих других.

Факты и правила для системы принятия решения должны быть разработаны экспертом соответствующей предметной области (отсюда название – экспертные системы). Они хранятся в компьютере в специально организованной области памяти, называемой базой знаний (БЗ). Информация, которая предъявляется системе для анализа сочетания фактов в данный момент, хранится в компьютере в специально организованной области памяти, называемой базой данных (БД).

Рассмотрим проектирование нескольких ЭС [3].

2.6.12. Разработка системы принятия решения об аттестации знаний абитуриента

Необходимо разработать систему принятия решения для аттестации знаний абитуриента на основе результатов тестирования. База знаний приведена в табл. 10.

Таблица 10

№ пп	Атрибут	Весовой фактор атрибута
	Умеет решать
1	Квадратные уравнения	20
2	Квадратные неравенства	40
3	Уравнения с модулями	50
4	Показательные уравнения	30
5	Показательные неравенства	50
6	Логарифмические уравнения	40
7	Логарифмические неравенства	60
8	Тригонометрические тождества	30
9	Тригонометрические уравнения	40
10	Геометрические задачи	60

Правила вывода:

Если набранная сумма баллов меньше 280 – оценка "Неудовлетворительно".

Если сумма баллов находится в пределах 280 – 340 – оценка "Удовлет-ворительно".

При сумме баллов 341 – 400 оценка "Хорошо".

Если сумма баллов больше 400 – "Отлично".

2.6.12.1. Общая схема решения

Приведенная в табл. 10 база знаний, разумеется, является лишь фрагментом базы знаний реальной системы аттестации абитуриента. Для получения корректной оценки знаний абитуриента следует провести опрос по всем основным разделам школьной математики. Поэтому количество оцениваемых атрибутов реальной системы составляет несколько десятков. Однако для получения представления о функционировании реальной системы принятия решения вполне достаточно учитывать лишь часть атрибутов. Функционирование такой системы аналогично работе реальной контролирующей системы.

Разработка системы принятия решений включает три основных этапа:

1. Создание базы данных для тестовой проверки разработанной системы принятия решения.

2. Формализация правил принятия решений на основе имеющихся правил вывода. Обычно схему решения записывают в виде специального графа (дерева решений).

3. Компьютерная реализация системы. Система принятия решения может быть реализована с использованием языка программирования высокого уровня или в табличном процессоре.

В рамках курса «Информатика» студены должны научиться эффективно использовать пакет программ Microsoft office, поэтому будем рассматривать реализацию системы принятия решения в табличном процессоре Excel.

2.6.12.2. Разработка базы данных для системы принятия решения

База данных создается на основе базы знаний табл. 10, в которую добавляется столбец ответов (табл. 11). Утверждения табл. 10 преобразуются в вопросы. Очевидно, что для каждого абитуриента будет свой набор ответов и соответственно своя база данных. Мы создаем один из возможных вариантов заполнения БД, который будет служить тестом для проверки функционирования разработанной системы.

Если на заданный вопрос дается положительный ответ («Да»), то есть. абитуриент продемонстрировал достаточные знания по этой теме, весовой фактор атрибута сохраняется. Если ответ отрицательный («Нет») весовой фактор обнуляется.

Просуммировав весовые факторы ответов в нашей базе данных (табл. 11), найдем суммарный весовой фактор S = 310. Поскольку эта сумма баллов находится в диапазоне 280 – 340, согласно правилам вывода абитуриент должен получить оценку «Удовлетворительно».

Таблица 11

№ пп	Вопрос	Весовой фактор атрибута	Ответ	Весовой фактор ответа
	Умеет решать?
1	Квадратные уравнения	20	Да	20
2	Квадратные неравенства	40	Да	40
3	Уравнения с модулями	50	Нет	0
4	Показательные уравнения	30	Да	30
5	Показательные неравенства	50	Да	50
6	Логарифмические уравнения	40	Да	40
7	Логарифмические неравенства	60	Нет	0
8	Тригонометрические тождества	30	Да	30
9	Тригонометрические уравнения	40	Да	40
10	Геометрические задачи	60	Да	60
	Суммарный весовой фактор			310

Заполнив базу данных ответами, мы будем те же самые ответы вводить в систему принятия решения, реализуемую в электронной таблице Excel. В случае правильного функционирования системы принятия решения абитуриент должен получить ту же самую оценку «Удовлетворительно». Это значит, что система прошла тестирование, можно вводить в нее данные о результатах других абитуриентов и доверять поставленным оценкам.

Если же оценка компьютерной системы не совпадает с оценкой, которую мы получили по итогам заполнения табл. 11, это свидетельствует о наличии ошибок в ее функционировании. Следует проверить все основные формулы таблицы.

2.6.12.3. Построение дерева принятия решений

Дерево (граф) принятия решений строится на основе правил вывода. Граф принятия решений называется деревом, потому что имеет свои вершины и ветви. Вершины служат для проверки условий (обозначаются окружностями или эллипсами), а также для вывода сообщений о фактах и результатах решения (обозначаются прямоугольниками).

Ветви соединяются вершинами и указывают направления пути решения. Обычное направление сверху вниз.

Составим дерево решения для нашего примера (рис. 16). Пусть база данных заполнена ответами и рассчитана сумма накопленных баллов S.

Обратите внимание! Мы считаем, что эта сумма не определена (точнее является изменяющейся величиной), ведь табл. 11 – это только один из множества возможных вариантов.

Первый блок проверяет выполнение условие S < 280. При проверке любого условия возможны два исхода: «Условие выполнено» (ветка «ДА») и «Условие не выполнено» (ветка «Нет»).

Рис. 16

Если условие S < 280 выполняется, абитуриент получает оценку «Неудов-летворительно» (первый блок принятия решения). Если условие S < 280 не выполняется, значит, набранная абитуриентом сумма баллов больше 280. В этом случае нужно установить, в каком диапазоне находится сумма баллов.

По ветке «Нет» от первого блока проверка условий приходим на второй блок проверки, где записано условие S < 340. При его выполнении очевидно, что сумма баллов находится в диапазоне 280 – 340, т.е. абитуриент получает оценку «Удовлетворительно». По ветке «Да» идем к вершине «Удовл.» В случае невыполнения данного условия очевидно, что сумма балов равна или превысила значение 340. Поэтому по ветке «Нет» происходит переход к последнему блоку проверки условия S < 400. При выполнении данного условия (ветка «Да») абитуриент получает оценку «Хорошо», при невыполнении (ветка «Нет») – оценку «Отлично».